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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利光电融合网络中基于光谱物理特征的DOS攻击检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116260613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211603052.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权光电融合网络中基于光谱物理特征的DOS攻击检测方法是由巩小雪;雷洋;张琦涵;秦文帅;郭磊设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本光电融合网络中基于光谱物理特征的DOS攻击检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及光电融合网络中基于光谱物理特征的DOS攻击检测方法，属于网络信息安全领域。本发明将DOS攻击建立在现有光网络基础设施上，DOS攻击下的数据信号和正常的数据信号经过光纤传输后，光谱会发生不同程度的变化，不同的光谱信息反映着是否发生了攻击，再利用BP神经网络超强的学习能力，来学习识别是否发生了攻击，模型简单，识别精度高。相对其他针对在光电转换之后得到的信息的检测方法，该方法是在光电转换之前通过检测光谱更早的去发现DOS攻击，是一种更高效的检测手段。

本发明授权光电融合网络中基于光谱物理特征的DOS攻击检测方法在权利要求书中公布了：1.光电融合网络中基于光谱物理特征的DOS攻击检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：在调制解调节点前放置光谱分析仪，光谱分析仪每隔一个固定的时间窗口收集流通数据的光谱信息，光谱信息包括每个频率点对应的能量信息，得到光谱数据集；S2：对光谱数据集进行数据预处理，保证每组时间窗口采集的数据进行处理后拥有相同的数据维度；S3：对预处理完成后的数据进行归一标准化，将标准化后的光谱信息作为最终数据集；S4：分别搭建XGBoost，LightGBM和BP神经网络三种机器学习模型，分别用来进行攻击检测，通过比较各种模型的检测准确率DR，误报率FAP和漏报率FRR指标来验证BP神经网络模型的优势以及光谱作为检测指标的能力；S5：将数据集中随机取出70％的数据作为训练集，分别带入三种机器学习模型中进行模型训练，分别得到DOS攻击检测模型；S6：检测阶段：将剩余的30％的数据集作为测试集，带入到DOS攻击检测模型中进行检测，根据检测结果判断是否发生了攻击，并获取检测准确率DR，误报率FAP和漏报率FRR指标。

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